Artefact 工业人工智能峰会——2024年9月17日——巴黎

来自埃拉梅特（Eramet）首席数据与人工智能官让-卢普·洛耶（Jean-Loup Loyer）、施耐德电气（Schneider Electric）高级副总裁兼首席人工智能官菲利普·兰巴赫（Philippe Rambach），以及ENGIE集团ENGIE研究与创新部人工智能负责人米希尔·萨卡尔（Mihir Sarkar）的圆桌讨论要点。
主持人：Artefact 创新公司人工智能生态系统负责人杰里米·哈梅林（Jeremy Hamelin）。

工业脱碳领域的人工智能入门

由施耐德电气、Engie和Eramet参与的关于“人工智能助力工业脱碳”的讨论，探讨了人工智能如何帮助减少碳排放并提高能源效率。此次对话重点探讨了人工智能如何应用于能源管理、优化和决策，以支持能源转型。

施耐德电气在能源需求优化中的AI应用

施耐德电气首席人工智能官菲利普·兰巴赫（Philippe Rambach）强调了人工智能在优化能源需求方面发挥的作用。他指出，在增加可再生能源供应的同时，管理能源需求至关重要。人工智能帮助施耐德电气在实现相同目标（如供暖或制冷）时降低能耗。 借助机器学习，人工智能模型能够预测能源需求并调整使用方式，从而减少能源浪费。人工智能还能优化建筑中可再生能源的使用，实时决定何时储存或将多余的能源回售给电网，从而最大化经济和环境效益。

Engie在能源生产与管理中对人工智能的应用

Engie研究与创新部人工智能负责人米希尔·萨尔卡（Mihir Sarkar）阐述了该公司如何通过电气化和战略性利用天然气，致力于向碳中和经济转型。人工智能通过与热电厂协同运作，帮助管理可再生能源的波动性。基于人工智能的预测性维护确保了热电厂的高效运行，从而减少排放。此外，人工智能还在加强利益相关方参与、加快能源项目部署以及优化其环境足迹方面发挥着重要作用。

埃拉梅特在采矿业中运用人工智能实现脱碳

埃拉梅特（Eramet）首席数据与人工智能官让-卢普·洛耶（Jean-Loup Loyer）探讨了人工智能如何助力采矿业减少碳足迹。埃拉梅特公司生产可再生能源系统所需的关键金属，其生产过程能耗较高。人工智能通过实时选择碳效率最高的能源，帮助优化采矿现场的能源消耗。此外，人工智能还能降低采矿卡车的燃油消耗，并优化熔炉工艺，从而减少碳排放。

在脱碳领域推广人工智能面临的挑战

与会专家一致认为，扩大人工智能解决方案的应用规模是下一个重大挑战。尽管人工智能已在帮助优化能源使用和减少排放，但仍需进一步推广应用并降低成本。采用更简单、能耗更低的模型的“节俭型人工智能”理念至关重要。监测人工智能本身的能耗，并确保其环境效益大于成本，对于大规模部署而言至关重要。

平衡人工智能的能耗与环境效益

人工智能通过优化各行业的能源使用并提高能效，在脱碳进程中发挥着变革性作用。然而，管理人工智能本身对环境的影响——尤其是像生成式人工智能这类高能耗模型——依然至关重要。必须谨慎权衡人工智能的应用，以确保其在减少碳排放方面的贡献大于其消耗的资源。